يرفع Biostate AI 12 مليون دولار في جولة التمويل السلسلة أ لتدريب ChatGPT للطب الجزيئي

Biostate AI، شركة أبحاث جزيئية تجمع بين التسلسل الجيني الحالي (RNAseq) والذكاء الاصطناعي التوليدي، أعلنت اليوم أنها جمعت 12 مليون دولار في جولة تمويل السلسلة أ بقيادة Accel. شارك في الجولة أيضًا Gaingels و Mana Ventures و InfoEdge Ventures و المستثمرين العائدين Matter Venture Partners و Vision Plus Capital و Catapult Ventures. كما دعم الشركة ملائكة مشهورة مثل الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic Dario Amodei و الرئيس التنفيذي لشركة 10x Genomics Mike Schnall-Levin و الرئيس التنفيذي لشركة Twist Bioscience Emily Leproust.

يوفر التمويل الجديد وقودًا لهدف Biostate الطموح: جعل البيولوجيا قابلة للتنبؤ وتحقيق الطب الدقيق في المقاييس الكبيرة. تمامًا كما قامت OpenAI بتدريب ChatGPT على تريليونات الكلمات لفهم اللغة الإنسانية، Biostate تقوم بتدريب النماذج الأساسية على مليارات ملفات التعبير الجيني لتعلم “اللغة الجزيئية” للمرض البشري.

نماذج نتفليكس للطب الجزيئي

تخيل الشركة، التي أسسها أستاذان في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة رايس، أسلوبًا جديدًا للتشخيص. بدلاً من تقديم خدمات التسلسل الجيني المنفصلة، Biostate تستخدم نموذج أعمال مستدام ذاتيًا مستوحى من نتفليكس: الشركة تقوم بمعالجة آلاف العينات الجينية بتكلفة منخفضة جدًا، وتغذي تلك البيانات إلى نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاص بها، وتحسن من نماذجها مع كل تجربة. النتيجة هي دورة فاضحة – التسلسل الجيني الميسور يغذي نماذج أفضل، ونماذج أفضل توفر رؤى سريرية أعمق.

“كل تشخيص بنيت كان حول تقريب الإجابة من المريض،” قال زhang، الرئيس التنفيذي لشركة Biostate AI. “Biostate تقوم بأكبر قفزة حتى الآن من خلال جعل كل النصوص الجينية ميسورة التكلفة.”

النصوص الجينية الكاملة – المجموعة الكاملة من جزيئات الرنا في الخلية – توفر لقطات فعلية لحالة الصحة والمرض البشري. ومع ذلك، تاريخيًا، كان التسلسل الجيني الكامل باهظ التكلفة وصعب الفهم. Biostate تقوم بمواجهة كلا المشكلين من خلال نهج مزدوج: تخفيض التكلفة بشكل جذري وتحسين الذكاء الاصطناعي.

الابتكارات الفنية: BIRT و PERD والذكاء الاصطناعي التوليدي

في قلب عروض Biostate تقنيات مسجلة بالعلامة التجارية: BIRT (تكنولوجيا RNAseq المتكاملة في Biostate) و PERD (تقليل التعبير الاحتمالي). BIRT هو بروتوكول متعدد يسمح بالاستخراج والتسلسل الجيني المتزامن من عينات متعددة، مما يقلل التكلفة تقريبًا عشرة أضعاف. PERD، من ناحية أخرى، تطبيق خوارزميات جديدة لfiltration “آثار الدفعة” – التباين الذي يحدث بسبب اختلافات في ظروف المختبر أو معاملة العينة – والتي غالبًا ما تحجب الإشارة البيولوجية في الدراسات متعددة المواقع.

تغذي هذه الأنابيب المعيارية للغاية من RNAseq إلى نموذج أساسي خاص بـ Biostate، Biobase، الذي يعمل بشكل مشابه مثل نماذج GPT في معالجة اللغة الطبيعية. مدرب على مئات الآلاف من الملفات الجينية عبر أنواع الأنسجة ومرض وحالات وspecies، Biobase يلتقط “قواعد البيولوجيا” – الأنماط الأساسية للتعبير الجيني التي تعرف الصحة والمرض.

مثل GPT يمكن أن يتم تعديلها لكتابة المقالات أو تلخيص الوثائق القانونية، Biobase يمكن تعديله لاكتشاف إعادة発生 السرطان المبكر، أو توقع استجابة الدواء في الأمراض المناعية الذاتية، أو تصنيف المرضى في التجارب السريرية للقلب. Prognosis AI من Biostate، مبني على Biobase، أظهر بالفعل وعدًا في توقعات عودة اكتشاف ابيضاض الدم و正在 اختبارها لمتلازمة التصلب اللويحي مع مشروع العلاج السريع.

“مثل ChatGPT الذي غير فهم اللغة من خلال تعلم تريليونات الكلمات، نحن نتعلم اللغة الجزيئية للمرض البشري من مليارات التعبيرات الجينية،” قال Gopinath، الرئيس التنفيذي للشركة. “نحن نفعل للطب الجزيئي ما فعلته نماذج اللغة الكبيرة للنص – توسيع البيانات الخام حتى تلمع الخوارزميات أخيرًا.”

بناء أكبر مجموعة بيانات RNAseq في العالم

حتى الآن، Biostate قامت بالفعل بتحليل أكثر من 10,000 عينة لما يزيد على 150 من المشاركين، بما في ذلك جامعة كورنيل ومؤسسات أخرى كبرى. هدفها هو توسيع هذا الرقم إلى مئات الآلاف من العينات سنويًا. هذا النمو الأسي يتمكن من خلال عملية RNAseq منخفضة التكلفة وأنابيب استهلاك البيانات المُبسطة، OmicsWeb، التي توحد وترقيم و تخزين البيانات الجينية عبر الولايات.

تشمل بنية الشركة السحابية عدة أدوات GenAI الجديدة، مثل:

• OmicsWeb Copilot – واجهة لغة طبيعية لتحليل بيانات RNAseq بدون كود.

• QuantaQuill – مساعد ذكاء اصطناعي يولد مخطوطات علمية جاهزة للنشر، كاملة مع الرسومات والمراجع.

• Embedding Surfer – أداة مرئية تكشف العلاقات البيولوجية الخفية داخل بيانات التعبير الجيني.

مع مكاتب في هيوستن وبالو ألتو وبنجلور وشنغهاي، Biostate تتوسع على مستوى العالم لدعم شبكة متنامية من الشركاء السريريين والأكاديميين. الشركة بالفعل تقوم بمعالجة عينات نسيج جديدة وقديمة – مما يساعد المختبرات على استخراج رؤى من عينات غير قابلة للاستخدام في السابق.

نحو الذكاء الاصطناعي العام لجميع الأمراض

الهدف النهائي لشركة Biostate هو جريء: إنشاء ذكاء اصطناعي عام قادر على فهم وتوجيه العلاج عبر جميع الأمراض البشرية. هذا النهج الموحد يقف في مقابل المناظر الطبيعية الحيوية المفتتة اليوم، حيث يتطلب كل حالة مرضية أداة تشخيصية وطريقة علاجية منفصلة.

“بدلاً من حل المشاكل التشخيصية والعلاجية كمشاكل منفصلة ومجزأة لكل مرض، نعتقد أن الذكاء الاصطناعي الحديث والمستقبلي يمكن أن يكون عامًا لجميع الأمراض،” قال Zhang.

من خلال معاملة البيولوجيا كنظام توليدي – حيث يحدد الحالة الجزيئية اليومية النتائج الغدية – Biostate تعتقد أنها يمكن أن تتنبأ ليس فقط بالحالة الصحية الحالية، ولكن أيضًا بمسارات المرض المستقبلية والتدخلات المثلى.

ماذا يأتي بعد ذلك؟

مع أكثر من 20 مليون دولار تم جمعها حتى الآن واعدة العملاء المتزايدة، Biostate تتسارع في التعاون السريري في الأورام ومرض القلب والأوعية الدموية والمناعة. الإنجازات القادمة للشركة تشمل التحقق من صحة نماذجها التنبؤية وتوسيع أدوات التشخيص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

كما يقول Gopinath: “نحن لا ننظر فقط إلى البيولوجيا. نحن نبني المكافئ البيولوجي لنماذج اللغة الكبيرة – هذه المرة، مدرب على الجسم البشري.”

إذا نجحت Biostate AI، قد يكون الموجة القادمة من الطب الدقيق ليست فقط استجابة – سيكون تنبؤيًا ومتخصصًا ومدعومًا بالذكاء الاصطناعي التوليدي.